KI-Agenten: Grundlagen, Vorteile und Nachteile
KI ist längst kein reiner Hype mehr, vielerorts ist sie im Arbeitsalltag angekommen. Chatbots beantworten Fragen, KI-Tools unterstützen beim Schreiben, Sprachmodelle helfen bei der Analyse großer Datenmengen. Doch die nächste Stufe ist bereits in vollem Gange: KI-Agenten.
Anders als bisherige KI-Werkzeuge warten Agenten nicht darauf, dass ein Mensch sie Schritt für Schritt bedient. Agenten erhalten eine Aufgabe – und erledigen sie eigenständig.
Das klingt zunächst praktisch, und das ist es oft auch. Gleichzeitig wirft diese neue Autonomie wichtige Fragen auf: Was passiert dabei genau? Welche Daten werden verarbeitet? Ist das Ergebnis richtig? Und wer trägt die Verantwortung, wenn etwas schiefläuft?
Was ist ein KI-Agent?
Ein KI-Agent ist mehr als ein gewöhnlicher KI-Dienst. Der Unterschied lässt sich anhand einer Gegenüberstellung verdeutlichen, auch wenn die Grenzen in der Praxis fließend sind.
Klassischer KI-Service
Ein herkömmlicher KI-Service arbeitet passiv und funktionsorientiert:
- Reaktiv: Er reagiert auf eine spezifische Anfrage und liefert eine Ausgabe.
- Funktionsspezifisch: Er erfüllt eine bestimmte (oft auch weit gefasste) Aufgabe – etwa Übersetzung, Bilderkennung oder Textzusammenfassung.
- Zustandslos: Er verfolgt keine langfristigen Ziele und behält keinen Kontext über einzelne Anfragen hinaus.
- Schema: Eingabe
Verarbeitung 
Ausgabe – ohne eigene Initiative.
Beispiele für derartige klassische KI-Services sind eine Übersetzungs-API (Application Programming Interface, Programmierschnittstelle), ein einfacher Chatbot, ein Bild-Erkennungsservice oder ein Übersetzungsservice.
KI-Agent
Ein KI-Agent hingegen agiert autonom oder zumindest semi-autonom. Er zeichnet sich durch folgende Merkmale aus:
- Zielorientiert: Er verfolgt übergeordnete Ziele und plant eigenstän…
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